原文:Tensorflow训练和预测中的BN层的坑

以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了。在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在 实战Google深度学习框架 第二版这本书P 里只是提了一句,没有做出解答。 书中说训练时和测试时使用的参数is training都为True,然后给出了一个链接供参考。本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从 ...

2018-10-24 10:57 0 7256 推荐指数:

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caffeBN

一般说的BN操作是指caffe的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默认是true【在src/caffe/caffe.proto】 训练时:use_global_states:false 测试时:use_global_states:true ...

Fri Mar 02 23:23:00 CST 2018 0 2296
BN和dropout在预测训练时的区别。

Batch Normalization和Dropout是深度学习模型中常用的结构。但BN和dropout在训练和测试时使用却不相同。 Batch Normalization BN训练时是在每个batch上计算均值和方差来进行归一化,每个batch的样本量都不大,所以每次计算出来的均值和方差 ...

Wed Jan 27 19:00:00 CST 2021 0 1266
Tensorflow训练好的模型预测

本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件读取数据进行预测 从任意字符串读取数据进行预测 一、从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 ...

Sat Oct 12 01:07:00 CST 2019 0 4574
TensorFlow使用记录 (七): BN 及 Dropout 的使用

参考:tensorflow的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积来说,批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。训练阶段:如果卷积计算 ...

Fri Oct 11 00:18:00 CST 2019 0 817
BN

于深度学习的各个地方,由于在实习过程需要修改网络,修改的网络在训练过程中无法收敛,就添加了BN进去 ...

Sun Feb 24 04:13:00 CST 2019 0 3398
ICCV 2021 | BN-NAS: 只训练BN来自动搜索模型

论文链接:BN-NAS: Neural Architecture Search with Batch Normalization 1. Motivation 之前的One-shot NAS工作在搜索过程中有两个特点: 训练所有模块的参数 使用在验证集上的准确率作为评价指标 ...

Wed Sep 15 07:26:00 CST 2021 0 188
tensorflow 训练最后预测结果为一个定值,可能的原因

训练一个分类网络,没想到预测结果为一个定值。 找了很久发现,是因为tensor的维度的原因。 注意:我说的是我的label数据的维度。 我的输入是: 我使用的损失函数: 所以我需要将y_的 维度转化为(batch_size,10034) 我使用 ...

Mon May 13 23:56:00 CST 2019 0 796
 
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